நேரியல் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறிகள் கொண்ட தரவு பகுப்பாய்வு செய்யும் முறை ஆகும். இரு மாறி அமைப்பில் உள்ள அனைத்து தரவு புள்ளிகளுக்கும் "சிறந்த பொருத்தம்" வரியை உருவாக்குவதன் மூலம், y இன் மதிப்புகள் x அறியப்பட்ட மதிப்புகளிலிருந்து யூகிக்க முடியும். நேர்கோட்டு பின்னடைவு நிகழ்வுகளில் முன்னறிவிப்பதற்கும், தயாரிப்பு தரத்தை நிர்வகித்து முடிவெடுப்பதற்கு பல்வேறு தரவு வகைகளை ஆய்வு செய்வதற்கும் வணிகத்தில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
போக்கு வரி பகுப்பாய்வு
நேர்கோட்டு பின்னடைவு போக்கு போக்குகளின் உருவாக்கத்தில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது எதிர்கால செயல்திறனை அல்லது "போக்குகள்" குறித்து முந்தைய தரவுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. வழக்கமாக, காலப்போக்கில் நிதி அல்லது தயாரிப்பு பண்புக்கூறுகளின் இயக்கத்தைக் காண்பிப்பதற்கு வணிகத்தில் போக்கு போக்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பங்கு விலைகள், எண்ணெய் விலைகள் அல்லது தயாரிப்பு விவரக்குறிப்புகள் அனைத்தையும் போக்கு போக்குகளைப் பயன்படுத்தி பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
முதலீடுகளுக்கான இடர் பகுப்பாய்வு
நேரியல் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தி மூலதன சொத்து விலை மாதிரி உருவாக்கப்பட்டது, ஒரு பங்கு அல்லது முதலீட்டின் ஏற்றத்தாழ்வு ஒரு பொதுவான அளவானது அதன் பீட்டா ஆகும் - இது நேரியல் பின்னடைவைப் பயன்படுத்தி தீர்மானிக்கப்படுகிறது. லீனியர் பின்னடைவு மற்றும் அதன் பயன்பாடு பெரும்பாலான முதலீட்டு வாகனங்கள் தொடர்புடைய அபாயத்தை மதிப்பிடுவதில் முக்கியமாகும்.
விற்பனை அல்லது சந்தை கணிப்பு
மல்டிவாரிட் (இரண்டு மாறிகள் கொண்டது) நேரியல் பின்னடைவு விற்பனை தொகுதிகளை கணிப்பதற்கான அதிநவீன முறையாகும், அல்லது வளர்ச்சிக்கான விரிவான திட்டங்களை உருவாக்குவதற்கான சந்தை இயக்கம். இந்த முறை போக்கு பகுப்பாய்வு விட துல்லியமானது, ஏனெனில் போக்குகள் பகுப்பாய்வு எவ்வாறு மற்றொரு மாறி மாறி மாறுகிறது என்பதைப் பார்க்கும்போது, இந்த மாதிரியானது வேறு மாறிகள் மாறும் போது மாறி மாறும் விதத்தில் மாறும்.
மொத்த தர கட்டுப்பாடு
தர கட்டுப்பாட்டு முறைமைகள், முக்கிய தயாரிப்பு விவரக்குறிப்புகள் மற்றும் தயாரிப்பு அல்லது நிறுவன தரத்தை (காலப்போக்கில் வாடிக்கையாளர் புகார்களை எண் போன்றவை) போன்ற பிற அளவிடக்கூடிய அளவுருக்களை ஆய்வு செய்வதற்கு தரக் கட்டுப்பாட்டு முறைகள் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
மனித வளங்களில் நேரியல் பின்னடைவு
லீனியர் ரிக்ரஷன் முறைகள் பெரிய நிறுவனங்களுக்கான வருங்கால மற்றும் எதிர்கால பணிப் படைகளின் புள்ளிவிவரங்களையும் கணிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது நல்ல பணியமர்த்தல் திட்டங்கள் மற்றும் ஏற்கனவே இருக்கும் ஊழியர்களுக்கான பயிற்சித் திட்டங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம் வேலை சக்திகளின் தேவைகளுக்குத் தயாரிக்க உதவுகிறது.
